C++最大似然法图像分类

最大似然法是一种常用的图像分类方法，它的基本思想是假设每个类别的像素值服从某种概率分布，然后利用已知的样本数据，通过最大化似然函数的方法来估计每个类别的概率分布参数，最终将待分类像素分到概率最大的那个类别中。

以下是C++实现最大似然法图像分类的基本步骤：

1.读取图像数据并将其转换为灰度图像。

2.将图像分为训练集和测试集，其中训练集用于估计每个类别的概率分布参数，测试集用于测试分类器的性能。

3.对于每个类别，计算其像素值的均值和方差，并假设其像素值服从高斯分布。

4.对于测试集中的每个像素，计算其属于每个类别的概率，并将其分到概率最大的那个类别中。

以下是C++代码实现最大似然法图像分类的基本步骤：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像数据并将其转换为灰度图像
    Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 将图像分为训练集和测试集
    Mat train = img(Rect(0, 0, img.cols / 2, img.rows));
    Mat test = img(Rect(img.cols / 2, 0, img.cols / 2, img.rows));

    // 计算每个类别的像素值的均值和方差
    Scalar mean1, mean2, stddev1, stddev2;
    meanStdDev(train, mean1, stddev1);
    meanStdDev(test, mean2, stddev2);

    // 假设每个类别的像素值服从高斯分布
    double p1 = 1.0 / (sqrt(2 * CV_PI) * stddev1.val[0]) * exp(-pow(test.at<uchar>(0, 0) - mean1.val[0], 2) / (2 * pow(stddev1.val[0], 2)));
    double p2 = 1.0 / (sqrt(2 * CV_PI) * stddev2.val[0]) * exp(-pow(test.at<uchar>(0, 0) - mean2.val[0], 2) / (2 * pow(stddev2.val[0], 2)));

    // 将测试集中的每个像素分到概率最大的那个类别中
    if (p1 > p2)
        cout << "Class 1" << endl;
    else
        cout << "Class 2" << endl;

    return 0;
}